일론 머스크의 경고 '인공지능은 핵보다 위험'

 

1. 인공지능의 정의
2. 인공지능의 발달
3. 인공지능의 발전
4. 딥 러닝 기술의 발전
5. 챗GPT의 등장
6. 인공지능의 미래

 

 

1. 인공지능의 정의

인지-학습 등 인간 지능의 일부 혹은 전체를 컴퓨터로 구현한 지능이다. 

현재 인공지능은 자동차, IT, 의료 등 다양한 분야로 확장되며 인간의 삶을 더욱 번영시켜 줄 획기적인 신기술로 평가받고 있다.

 

2. 인공지능의 발달

인공지능이 정확한 판단을 내리고 인간에게 서비스를 하기 위해서는 먼저 방대한 빅데이터 속에서 가장 가치 있는 대답을 유추하는 과정이 필요하다. 여기서 거쳐야 할 것이 인터넷이다. 

인터넷이 탄생한 계기는 냉전이였다. 미국 1967년 소련과의 핵전쟁을 대비하여 국방부 산하 고등연구계획국(ARPA)을 설립하고, 중요한 국가 정보 네트워크를 분산-연결해야 할 새로운 통신망 연구를 진행하기 시작했다. 1969년 스탠퍼드와 UCLA 대학에서 약 600km의 거리를 두고 보낸 인류 최초의 인터넷 메시지는 알파벳 5글자 Log in(로그인)이었다.

이때 군용으로 제작되어 탄생한 '아르파넷'이 점차 발전을 거듭하며 국제 컴퓨터 네트워크망으로 성장하게 된 것이 바로 오늘날 인터넷의 기원이다. 이후 아르파넷은 보안 문제로 인해 군사용인 미리넷과 민간용으로 분리되었고 민간용 아르파넷은 여러 통신망을 하나로 연결한다는 인터(Inter)와 네트워크(Network)를 결합하여 오늘날 인터넷(Internet)이라는 개념의 출발점이 되었다.

인터넷은 개인용 컴퓨터의 광범위한 보급, 웹의 등장으로 클릭 한 번으로 정보를 손쉽게 찾을 수 있는 월드와이드웹(WWW) 브라우저의 발전, 포털 플랫폼을 통해 인터넷에 지식과 정보를 축적하는 문화등이 정립되며 급격하게 발전했다.

한국에서도 1990년대 이후 온라인 문화가 크게 발전하며 '라이코스', '싸이월드'등 다양한 특색을 지난 추억의 인터넷 사이트들이 등장했다.

또한 2007년 모바일 혁명을 일으킨 아이폰의 영향으로 세계 인터넷상의 정보가 급격하게 증가하게 된다. 그동안 인터넷 문화가 그저 원하는 정보를 찾아서 읽는 수준이었다면 스마트폰과 SNS의 등장은 사람들이 콘텐츠를 직접 만들고 공유하는 '쌍방향 소통'으로 발전하게 되었다.

 

3. 인공지능의 발전

인터넷과 데이터를 연료로 삼은 새로운 혁신기술의 등장이 바로 인공지능이다. 인간은 오래전부터 인간같이 느끼고 생각할 수 있는 기계를 꿈꿔오곤 했다. 1956년 미국의 과학자는 '다트머스 회의'를 개최하고 '무엇을 인공지능으로 부를 것인가. 어떤 일을 하게 될 것인가'를 놓고 토론을 벌이다가 '생각하는 기계'의 이름을 인공지능(Artificial Intelligence)이라고 명명한 게 그 기원이었다.

1958년 프랭크 로젠블랫 코넬대 심리학과 교수는 기계인 컴퓨터도 인간처럼 학습을 할 수 있다는 '퍼셉트론이론'을 제안했다.

뉴런이라는 신경세포로 연결되어 있는 인간의 뇌 구조에서 힌트를 얻어 컴퓨터도 인공 뉴런으로 계속 연결시키면 지능을 가질 수 있다는 이론이었다.

 

4. 딥 러닝 기술의 발전

인공지능은 '딥 러닝'이라는 새로운 기술을 맞이한다. 1980년대부터 제프리 힌튼(전 구글 부사장)등에 의해 연구된 딥 러닝은 인공신경망을 통해 데이터를 컴퓨터 스스로 조합하고 분석 및 학습하는 기능이다.

기존의 머신 러닝에서 인간이 직접 입력한 내용을 그대로 학습하는 '주입식 교육'에 해당한다면 딥러닝은 알아서 데이터를 해석하고 파악하는 '자기 주도형 학습'이라고 할 수 있다.

딥 러닝 기술의 진화를 보여준 것이 구글 딥마인드사에서 개발한 인공지능 '알파고'였다. 2016년 세계 최고의 바둑기사 이세돌 9단과 알파고의 대결은 전 세계적으로 큰 이슈였다. 결과는 놀랍게도 4승 1패로 알파고의 대승으로 끝났다.

인간이 프로기사 수준에 도달하기까지 평균 약 10년이 소요되는 반면, 알파고는 바둑을 마스터하는데 단 하루면 충분했다고 한다.

알파고의 완승은 인간에게 자신들의 영역을 점점 정복해 가는 인공지능에 대한 두려움을 일깨워준 사건이기도 했다,

알파고는 2017년 커제 9단과의 대국을 끝으로 바둑을 은퇴했지만, 이전에는 프로바둑 기사들의 기보를 공부하던 바둑기사들이 이제는 알파고의 기보를 공부한다고 할 만큼 영향은 이후에도 엄청났다.

 

5. 챗 GPT의 등장

대화형 인공지능 챗GPT는 인간을 능가할 정도로 자연스러운 대화 능력, 빠르고 정확한 정보제공으로 현대 인공 기술의 정점을 보여주고 있다.  2023년 3월에 선보인 GPT-4 버전에 이르면 처리할 수 있는 정보량이 기하급수적으로 증가했고 심지어 기존의 학습된 정보만이 아닌 검색을 통해 외부와 최신정보까지 스스로 학습할 수 있는 기능까지 갖추게 되었다.  이러한 챗GPT는 인간과의 지속적인 소통으로 더 정교한 대화와 작업도 가능하게 됐다. 챗GPT를 활용하면 논문이나 대중문화 창작, 게임 개발 코딩같이 인간이 오랜 시간을 소요해야 하는 작업을 단시간에 완수할 수 있게 됐다.

하지만 챗GPT의 단점도 나오기 시작했다. 인공지능의 주요한 기능은 이야기를 생산하는 능력인데 이를 통해 실존하지 않는 이야기를 꾸며내 인간이 더 많은 정보를 알거나 팩트를 알지 못하면 언제든 챗GPT의 가짜 정보에 인간이 휘둘릴 수 있다는 것이다.

챗GPT관련 저작권 소송 문제도 제기되고 있다. 인공지능이 학습하는 빅 데이터와 창작물에서 기존 미디어나 원작자들이 만들어낸 데이터를 무단으로 사용하고 저작권이 보호받지 못하는 문제가 발생했다. 하지만 현재 인공지능이 저작권법 적용 대상으로 인정되지 않아 이를 둘러싼 법적 공방이 각 분야에서 확산될 것으로 보인다.

대화형 인공지능 '챗봇(Chat Bot)'은 인공지능의 결과물을 마냥 맹신하면 안 된다고 이야기한다. 인공지능의 추천으로 콘텐츠 사이에 동전을 넣어 스파크를 유도하는 '페니 챌린지'가 10대 사이에 유행한 사건, 인공지능과 대화하며 가스라이팅을 당해 자살한 사건 등 사회적으로 큰 충격을 주었다. 

 

6. 인공지능의 미래

범죄 외에 고성능 인공지능이 인간에게 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 것은 일자리의 위협도 있다. 컴퓨터 분야 기술직은 물론 재무분석가, 회계사, 마케팅과 소셜미디어 콘텐츠, 법조계에 이르기까지 챗GPT가 화이트 칼라로 불리는 고임금 지식노동자들의 역할을 대체할 수 있다는 전망이 나온다.

인공지능을 잘 아는 전문가들의 경고가 심상치 않다. 샘 올트먼 오픈 AI CEO는 "가장 두려운 것은 AI산업과 기술이 전 세계에 엄청난 피해가 될 수 있다는 것"이라고 우려했고 제프리 힌튼 전 구글 부사장은 "인공지능은 우리의 두뇌를 능가할 것"이라고 경고했다고 한다.

일론 머스트 테슬라 CEO 및 오픈 AI 공동 설립자는 "끔찍할 수도, 좋을 수도 있지만 확실하진 않다. 하지만 한 가지는 확실하다. 우리는 통제하지 못할 것"이라고 의미심장한 발언을 했다고 한다.

4차 산업혁명 시대를 맞이해 인공지능은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닌 우리 바로 앞에 펼쳐진 현실이 되었다. 인간을 더욱 편리하게 만들기 위해 시작된 인공지능이 우리를 위협할 수 있는 모순 속에 우리는 어떻게 이해하고 대비할지 충분히 생각해 보아야 할 시점이다.